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对于AI/DL 未来研究趋势来说,越来越大的训练、内容将是未来一段时间之内的主要解决问题。随着数据量的不断变大,AI/DL 算法需要更多的神经节点与神经层去表示数据深层次的联系。这样就会导致需要更多的算力(更强的电脑)以及更大的储存成本(更大的内存)去训练或存储模型。但是在日常生活中,强大的算力需要更大的经 与空间成本(参考超级计算机)。
现存以太网并不能彻底根除数据安全问题,因此区块链以及去中心化的概念在目前是特别关注的板块。除此之外,如何降低数据中心运维成本一直以来备受关注,由于数据中心有集中大量的计算机以及数据存储单元,散热一直以来是运行成本的核心部分,除此之外,可靠电源(不间断备用电源)也造成了维护成本的增加。
研究方向主要分为:***设计与系统结构类、人工智能与数据科学类、信号处理与通讯科学类、数据*与大**类。虽然当前大数据、云计算区块链物联网人工智能智能制造相关方向的热度比较高,但并非适合每一个人,需要结合自身兴趣专业知识储备、实践积累天赋优势等因素,综合判定自己想要研究的专业方向。
参加高考后,国内学生几乎总是先选择和专业。 更重要的是,他们甚至不知道毕业后该做什么。 在国外,比如英国,综合实力弱的学校不代表没有好的专业,综合实力强的学校也不一定在所有专业中名列前茅。 因此,先选择专业,再考虑在相关专业教育领域有优势的院校,这样才能提高“命中率”,也有助于毕业后的求职和职业发展。
选择德国综合性或是应用科技,是在学习的过程中会有些不同的侧重点,例如Uni强调的是理论知识的教学和钻研,而FH可能给学生们提供更多的实践操作空间。德国的毕业取决于是否可以尽早通过所有形式的考试,这两种不同类型的院校会在考核方式上也有所不同。
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